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FutureX: An Advanced Live Benchmark for LLM Agents in Future Prediction

Created by
  • Haebom

저자

Zhiyuan Zeng, Jiashuo Liu, Siyuan Chen, Tianci He, Yali Liao, Jinpeng Wang, Zaiyuan Wang, Yang Yang, Lingyue Yin, Mingren Yin, Zhenwei Zhu, Tianle Cai, Zehui Chen, Jiecao Chen, Yantao Du, Xiang Gao, Jiacheng Guo, Liang Hu, Jianpeng Jiao, Xiangsheng Li, Jingkai Liu, Shuang Ni, Zhoufutu Wen, Ge Zhang, Kaiyuan Zhang, Xin Zhou, Jose Blanchet, Xipeng Qiu, Mengdi Wang, Wenhao Huang

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 미래 예측 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 FutureX를 제안합니다. FutureX는 실시간 일일 업데이트를 지원하고 자동화된 파이프라인을 통해 데이터 오염을 방지하여, 정치, 경제, 금융 등 다양한 분야에서 전문가 수준의 미래 예측 능력을 요구하는 동적인 과제들을 포함합니다. 25개의 LLM/에이전트 모델을 평가하여, 추론 능력, 검색 기능, 외부 도구 통합 등을 고려한 에이전트의 적응적 추론 및 동적 환경에서의 성능을 종합적으로 평가하고, 에이전트의 실패 모드와 성능 저하 원인(가짜 웹 페이지 취약성, 시간적 타당성 등)에 대한 심층 분석을 제공합니다. 이는 전문가 수준의 복잡한 추론 및 예측 사고가 가능한 LLM 에이전트 개발을 위한 동적이고 오염되지 않은 평가 기준을 마련하기 위함입니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM 에이전트의 미래 예측 능력 평가를 위한 최대 규모의 실시간 벤치마크 FutureX 제시
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실시간 업데이트 및 자동화된 데이터 수집 파이프라인을 통한 데이터 오염 방지
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다양한 LLM/에이전트 모델(추론, 검색, 외부 도구 통합 포함)에 대한 종합적인 성능 평가 및 실패 모드 분석 제공
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전문가 수준의 미래 예측 능력을 갖춘 LLM 에이전트 개발을 위한 새로운 기준 제시
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한계점:
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현재 벤치마크의 규모 및 데이터의 다양성에 대한 구체적인 수치 제시 부족
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가짜 웹 페이지 취약성 및 시간적 타당성 외 추가적인 한계점에 대한 구체적인 논의 부족
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FutureX 벤치마크의 장기적인 유지 및 관리 방안에 대한 언급 부족
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